Notice bibliographique
Résumé
It was in the very first hours of a meeting. A brand-new Associate of Management Sciences (Option Marketing) and I, his first PhD student, discussed in a restaurant near the University Cheikh Anta Diop de Dakar (UCAD). That’s when the idea of the present Model first emerged. This discussion continues at the Marché aux Puces, in our adjoining rooms of the Cité Internationale Universitaire de Paris (CIUP) and at the restaurant of the same Cité...After the emergence of the idea, there followed the process of its maturation and the laying of the milestones of the present model proposal. To complete the reflection and the puzzle of the construction of this model, it took multiple immersions in different appropriate media. In particular, our immersions at the CIRRELT of the LAVAL University of Quebec as well as the links established were particularly fruitful. Today, the Model has grown...So, the proof of the ripening of this Model, since its emergence, starts from a long conception. This design was followed by a step-by-step construction until its completion. This completion is – today – the fruit of this present Model ([7, op. cit.], Montoussé and Waquet (2006), Gueye et al. (2020), Gueye et al. (2020), Gueye et al. (2020).But there is always room for improvement, as nothing here is sacred and definitive. Everything turns and changes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».